Galería de mapas mentales Mapa mental de visualización de big data
Este es un mapa mental sobre la visualización de big data, incluida la clasificación y función de la visualización de datos, los conceptos básicos de la visualización de datos, los métodos de visualización de big data, etc.
Editado a las 2023-11-06 11:11:11,El cáncer de pulmón es un tumor maligno que se origina en la mucosa bronquial o las glándulas de los pulmones. Es uno de los tumores malignos con mayor morbilidad y mortalidad y mayor amenaza para la salud y la vida humana.
La diabetes es una enfermedad crónica con hiperglucemia como signo principal. Es causada principalmente por una disminución en la secreción de insulina causada por una disfunción de las células de los islotes pancreáticos, o porque el cuerpo es insensible a la acción de la insulina (es decir, resistencia a la insulina), o ambas cosas. la glucosa en la sangre es ineficaz para ser utilizada y almacenada.
El sistema digestivo es uno de los nueve sistemas principales del cuerpo humano y es el principal responsable de la ingesta, digestión, absorción y excreción de los alimentos. Consta de dos partes principales: el tracto digestivo y las glándulas digestivas.
El cáncer de pulmón es un tumor maligno que se origina en la mucosa bronquial o las glándulas de los pulmones. Es uno de los tumores malignos con mayor morbilidad y mortalidad y mayor amenaza para la salud y la vida humana.
La diabetes es una enfermedad crónica con hiperglucemia como signo principal. Es causada principalmente por una disminución en la secreción de insulina causada por una disfunción de las células de los islotes pancreáticos, o porque el cuerpo es insensible a la acción de la insulina (es decir, resistencia a la insulina), o ambas cosas. la glucosa en la sangre es ineficaz para ser utilizada y almacenada.
El sistema digestivo es uno de los nueve sistemas principales del cuerpo humano y es el principal responsable de la ingesta, digestión, absorción y excreción de los alimentos. Consta de dos partes principales: el tracto digestivo y las glándulas digestivas.
Visualización de grandes datos
Descripción general de la visualización de big data
El concepto de visualización de big data.
Grandes datos
¿Qué son los grandes datos?
Problemas resueltos por big data
Características de los grandes datos
Visualización
La historia del desarrollo de la visualización de big data.
Describir casos clásicos de visualización.
Gráfico de la rosa ruiseñor
Gráfico de burbujas de Hans Rosling
mapa del cólera de john nieve
Visualización de big data de COVID-19
Visualización inteligente de big data médicos
Visualización de big data de ciudades inteligentes
Clasificación y funciones de visualización de datos.
Clasificación de visualización de datos.
visualización científica
visualización de información
análisis visual
El papel de la visualización de datos
(1) La visualización de datos hace que los datos sean más fáciles de digerir (2) La visualización de datos hace que los datos se muevan (3) Se pueden detectar datos de visualización de datos (4) La visualización de datos permite que los datos muestren información profunda
La dirección de desarrollo de la visualización de datos.
Desafíos enfrentados
(1) La escala de datos es grande y ha superado las capacidades de procesamiento de una sola máquina o incluso de un pequeño grupo informático. Sin embargo, el software y las herramientas actuales no son eficientes y es necesario explorar nuevas ideas para resolver este problema.
(2) En el proceso de adquisición, análisis y procesamiento de datos, es probable que se produzcan problemas de calidad de los datos y se debe prestar especial atención a la incertidumbre de los datos.
(3) Los datos cambian rápida y dinámicamente y, a menudo, existen en forma de transmisión de datos. Es necesario encontrar métodos de visualización y análisis en tiempo real para la transmisión de datos.
(4) Al enfrentarse a datos complejos y de alta dimensión, el sistema de software actual se basa principalmente en estadísticas y análisis básicos, y sus capacidades de análisis son insuficientes.
(5) Los datos de múltiples fuentes tienen diferentes tipos y estructuras, y los métodos existentes son difíciles de satisfacer las necesidades de procesamiento de datos heterogéneos y no estructurados.
Dirección de desarrollo
(1) Estrecha integración de la tecnología de visualización y la tecnología de minería de datos. (2) Estrecha integración de la tecnología de visualización y la tecnología de interacción persona-computadora. (3) La tecnología de visualización se utiliza ampliamente en el procesamiento y análisis de datos estructurados de alta dimensión y gran escala. (4) Cambios elásticos en las capacidades de salto de datos de procesamiento.
Conceptos básicos de visualización de datos
1. Comprender las herramientas de visualización de datos más utilizadas
2. Domina el proceso de visualización de datos.
Cuestiones naturales y cuestiones sociales (preguntas y fuentes de datos)
recopilación de datos
Procesamiento de datos internos (puntos enterrados)
Procesamiento de datos externos (rastreadores web)
Procesamiento y transformación de datos.
Preprocesamiento de datos
procesamiento de datos
mapeo visual
Percepción del usuario
Conocimiento, inspiración y conclusión (objetivo final)
3. Describir los principios de diseño de la visualización de datos.
letra (correcta)
Da (claro)
Ya (elegante)
Métodos de visualización de big data.
Visualización de datos de tiempo.
Aplicación de datos temporales en la visualización de big data.
datos de tiempo continuo
diagrama de escalera
Gráfico de linea
Gráfico de curva ajustada
datos de tiempo discreto
Gráfico de dispersión
Gráfico de columnas
gráfico de columnas apiladas
Visualización de datos a escala
Aplicación de datos proporcionales en la visualización de big data.
parte y todo
Gráfico circular
gráfico de anillos
pila
Diagrama de árbol rectangular
datos de escala espaciotemporal
gráfico de áreas apiladas
Visualización de datos relacionales
Aplicación de datos relacionales en big data
Relevancia de los datos
Diagrama de dispersión, matriz de diagrama de dispersión, diagrama de burbujas
Filas de distribución de datos.
Histograma, mapa de densidad, mapa de calor.
Visualización de datos de texto
Aplicación de datos de texto en big data.
Gestión de personal, electrodomésticos, servicios públicos, toma de decisiones gubernamentales, comercio electrónico.
Visualización de contenido de texto
Nube de palabras, colección de documentos, visualización de textos de series temporales.
Visualizar relaciones de texto
El papel de la visualización de texto.
(1) Fácil de entender la idea central. (2) Fácil de clasificar, comparar y resumir (3) La visualización de texto mejora la capacidad de las personas para pensar de manera relacionada
Visualización de datos complejos
Aplicación de datos complejos en big data
Visualización de datos de múltiples fuentes de alta dimensión
concepto
Alta dimensión significa que los datos tienen múltiples atributos independientes y multidimensional significa que los datos tienen múltiples atributos relacionados.
Diagrama de dispersión, matriz de diagrama de dispersión, lente de tabla, coordenadas paralelas
Desafíos enfrentados
(1) La complejidad de los datos aumenta enormemente. (2) La magnitud de los datos está creciendo rápidamente. (3) En el proceso de adquisición y procesamiento de datos, inevitablemente surgirán problemas de calidad de los datos y la incertidumbre de los datos es motivo de especial preocupación. (4) Los datos cambian rápida y dinámicamente, a menudo en forma de transmisión de datos.
Visualización de datos no estructurados
Datos heterogéneos
datos a gran escala
datos complejos
Métodos de visualización de big data.
Enfoque de datos
Gráficos electrónicos